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Enregistrement W3013279455 · doi:10.1108/aeat-06-2019-0119

Optimum sub-megawatt electric-hybrid power source selection

2020· article· en· W3013279455 sur OpenAlexaff
B. Picard, Mathieu Picard, Jean‐Sébastien Plante, David Rancourt

Notice bibliographique

RevueAircraft Engineering and Aerospace Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive engineeringTurbineEngineeringRecuperatorPower densityOverall pressure ratioPower (physics)Mechanical engineeringGas compressor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The limited energy density of batteries generates the need for high-performance power sources for emerging eVTOL applications with radical operational improvement potential over traditional aircraft. This paper aims to evaluate on-design and off-design recuperated turbogenerator performances based on newly developed compression loaded ceramic turbines, the Inside-out Ceramic Turbine (ICT), in order to select the optimum engine configuration for sub-megawatt systems. Design/methodology/approach System-level thermal engine modeling is combined with electric generators and power electronics performance predictions to obtain the Pareto front between efficiency and power density for a variety of engine designs, both for recuperated and simple cycle turbines. Part load efficiency for those engines are evaluated, and the results are used for an engine selection based on a simplified eVTOL mission capability. Findings By operating with high turbine inlet temperature, variable output speed and adequately sized recuperator, a turbogenerator provides exceptional efficiency at both nominal power and part load operation for a turbomachine, while maintaining the high power density required for aircraft. In application with a high peak-to-cruise power ratio, such power source would provide eight times the range of battery-electric power pack and an 80% improvement over the state-of-the-art simple cycle turbogenerator. Practical implications The implementation of a recuperator would provide additional gains especially important for military and on-demand mobility applications, notably reducing the heat signature and noise of the system. The engine low-pressure ratio reduces its complexity and combined with the fuel savings, the system could significantly reduce operational cost. Originality/value Implementation of radically new ICT architecture provides the key element to make a sub-megawatt recuperated turbogenerator viable in terms of power density. The synergetic combination of a recuperator, high temperature turbine and variable speed electric generator provides drastic improvement over simple-cycle turbines, making such a system highly relevant as the power source for future eVTOL applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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